Как известно, на мировом рынке бизнес-аналитики (BI) рост есть, но он серьезно замедлился: Gartner оценивает увеличение объема рынка по итогам 2012 г. на уровне 7% (в 2011-м — 16%). Тем временем российский BI-сегмент ИТ-рынка по-прежнему растет очень быстро. Точных публичных данных на этот счет нет, но по данным экспертов рост по итогам минувшего года составил примерно 20%, а некоторые вендоры, работающие на нашем рынке, рост собственного бизнеса оценивают на уровне нескольких десятков процентов.

Доля российского сегмента на мировом рынке тоже становится заметной. Так, по оценке Gartner, размер глобального рынка достигнет в текущем году уровня в 13,8 млрд. долл., а размер российского BI, как можно предположить, находится в районе 1 млрд. долл. (вспомним, что IDC оценивала объем нашего BI-рынка по итогам 2011 г. на уровне 800 млн. долл.). Таким образом, российский рынок составляет примерно 7% от мирового, что для рынка развивающегося составляет значительную цифру. Не удивительно, что многие западные вендоры рассматривают наш рынок как стратегический приоритет в своем развитии. Одним из результатов активного становления и развития отечественного BI-рынка стало и то, что российские разработчики BI-продуктов уже заявили себя на мировом уровне. Как мы знаем, компания “Прогноз” по итогам 2012 г. серьезно усилила свои позиции в магическом квадранте Gartner и даже удостоилась краткого описания в отчете (“Founded in Perm, Russia, in 1991, Prognoz now has regional operations in Africa, Europe, Asia and North America…”). Вместе с тем эксперты справедливо отмечают, что для того чтобы серьезно закрепиться на рынке США и Западной Европы, российскому разработчику BI еще предстоит очень серьезно и много поработать.

Недавно вышли очередные магические квадранты Gartner в сфере бизнес-аналитики и хранилищ данных, подводящие итоги минувшего года. Эксперты, анализируя и сравнивая их, отмечают, во-первых, гораздо большее количество BI-вендоров, чем поставщиков в области хранилищ данных, но вместе с тем выделяют и то обстоятельство, что в обоих квадрантах в число лидеров входит так называемая “группа MISO” (Microsoft, IBM, SAP, Oracle). Это свидетельствует, что крупные многопрофильные поставщики ПО по-прежнему очень активно развивают данное направление. Кроме означенной четверки, среди лидеров находятся решения компаний SAS, QlikTech, MicroStrategy, Tibco Spotfire, Information Builders и Tableau Software.

Другое ведущее аналитическое агентство — Forrester Research — в недавно опубликованном отчете Forrester Wave: Big Data Predictive Analytics Solutions, посвященном средствам прогнозной аналитики, лидером в области аналитических решений для больших данных называет компанию SAS. Интересным обстоятельством является и то, что SAP, Oracle и IBM в данном отчете фигурируют, а вот Microsoft отсутствует. Из упомянутых в числе лидеров Gartner на “волне Forrester” удержалась лишь компания Tibco Software (решение Tibco Spotfire), зато добавились StatSoft, Angoss Software, KXEN, Salford Systems и Revolution Analitycs.

Российский бизнес, долгое время относившийся к бизнес-аналитике с немалым скепсисом, начал менять свое отношение. Вместе с тем, хотя лед в сознании многих представителей бизнеса уже тронулся, актуальных проблем и задач на данном рынке меньше не стало, поэтому мы пригласили экспертов обсудить текущее положение дел в сфере бизнес-аналитики на волне растущего спроса на неё.

Business Intelligence или Analytic Platform: различия и сходство

Но прежде чем перейти к обсуждению, ненадолго задержимся на терминах и их толковании. Как известно, тематический квадрант Gartner в этом году сменил прежнее название (“Business Intelligence Platforms”) на новое — “Business Intelligence and Analytics Platforms” (BIAP). Разница между понятиями “Intelligence” и “Analytics”, думается, в контексте информационных технологий не слишком очевидна и у многих вызывает вопросы, а кроме того, из названия можно предположить, что имеется в виду некое разделение аналитических продуктов на два подкласса — “просто” BI и “продвинутая” AP. Поэтому мы обратились к нашим экспертам со специфическим вопросом: в чем разница между Business Intelligence (BI) и Analytics Platforms (AP)?

Вот как сформулировал свое видение Филипп Домитеев, директор департамента продаж компании “Интерпроком”. Отвечая на этот достаточно коварный вопрос, он отметил, что многие аналитические инструменты уже достигли такого уровня развития, что помимо традиционных функций получения отчетности и анализа включают расширенные средства работы с информацией, а также интеграционные механизмы, — и именно в этом случае можно говорить не просто о BI-инструменте, а об аналитической платформе.

Ответ Дмитрия Лисогора, руководителя департамента по бизнес-аналитике и технологиям SAP СНГ, был гораздо более развернутым. Разница между средствами BI и Analytics, по его мнению, существует четкая, однако устоявшийся русский перевод “business intelligence” как “бизнес-аналитика” вводит русскоязычных пользователей в заблуждение: “Дело в том, что средства BI — это средства, которые применяются для доставки пользователю уже существующей информации (в корпоративном хранилище данных, в транзакционной системе, в других источниках). Может меняться форма работы с информацией — произвольные и фиксированные отчеты, информационные панели и т. п., — но сама информация используется фактическая. Это может быть как историческая информация, что чаще всего и бывает, так и информация в режиме реального времени (real-time data)”.

Ранее, продолжает г-н Лисогор, основное развитие на рынке бизнес-аналитики проходило именно в области средств BI, поэтому Gartner и другие исследовательские компании базировали свои отчеты именно на анализе инструментов BI, но в последнее время начался активный рост в области бизнес-анализа, и термин “analytics” лучше всего перевести как “средства, которые позволяют построить с использованием фактических данных различные прогнозные показатели”. Например, сделать прогноз по общему объему продаж при изменении стоимости какого-то товара (по акции) с учетом наличия “связанных товаров” (то есть тех, которые обычно покупают вместе) или спрогнозировать на генерирующей станции, как изменяется объем потребления электричества с учетом прогноза погоды, плановых ремонтов, возможных аварий и других событий. Раньше такие средства, предполагающие использование математических моделей, применялись либо для специфических задач (например, скоринг в банках), либо узкими группами специалистов среди пользователей, но сейчас и обычные пользователи BI все чаще хотят видеть не только исторические данные, но и определенные рекомендации и прогнозы на будущее, констатирует эксперт.

Попробуем резюмировать услышанное в контексте ситуации. О различиях углубленной, прогнозной аналитики и корпоративной отчетности специалисты говорят давно, и они действительно, по всей видимости, существуют. Но, как можно предположить на основании текста отчета, исследователи из самой компании Gartner скорее всего не были слишком озабочены этой разницей, даже если она очень серьезна: как сказано в самом начале отчета Gartner, название было изменено “чтобы подчеркнуть растущее значение аналитических возможностей информационных систем, используемых компаниями”. Таким образом, можно предположить, что имеется в виду самый широкий спектр информационных систем.

Западный и российский рынки — в чем различия

Для начала давайте еще раз вернемся к магическим квадрантам. Gartner в мировых деловых и ИТ-кругах считается одним из столпов независимых исследований в сфере ИТ — это общеизвестно. Тем непривычней было столкнуться с оригинальной оценкой роли этой компании, которую высказал Филипп Домитеев: “К сожалению, Gartner Quadrant все больше превращается из адекватного, независимого исследования в некое рекламное хранилище, приносящее доход разве что самой Gartner и прочим отраслевым и технологическим аналитикам. Заказчикам, по их собственным словам, становится все труднее в нем разобраться и сделать какие-либо заключения”. За последние год-полтора он ни разу не слышал от заказчиков, чтобы они серьезно ориентировались на исследования компании Gartner в процессе выбора.

Дмитрий Лисогор в отличие от коллеги не сомневается в значимости и адекватности рынку исследований Gartner и считает, что новый квадрант в сегменте BI подчеркивает возросший спрос на средства прогнозирования (и этот спрос будет только возрастать, добавил он).

Максим Балаш, первый заместитель генерального директора компании “Прогноз”, комментируя последние исследовательские данные, отмечает, что рынок BI развивается интенсивно, конкуренция обостряется именно в области представления данных, в применении новых подходов на уровне интерфейса, а также в инструментах и алгоритмах моделирования и прогнозирования. В присутствии “мегавендоров” в обоих квадрантах эксперт не находит ничего странного — в силу своей многопрофильности они входят и во многие другие. “Но широкий спектр их решений в том числе оборачивается определенной инертностью”, — говорит г-н Балаш: они, как правило, медленнее реагируют на постоянные изменения рынка. К тому же BI-платформы некоторых вендоров — это приобретенные продукты, которые сегодня продаются под новым, более известным брендом. И команде бренда, считает эксперт, приходится прилагать большие усилия, чтобы унифицировать метаданные, интегрировать между собой генетически различные решения. У специализированных решений в сфере BI такой проблемы нет, уверен он.

Александр Клименков, специалист по решениям в области бизнес-аналитики подразделения программного обеспечения IBM в России и СНГ, констатирует, что большинство игроков, присутствующих в секторе лидеров, входят в этот рейтинг не первый год. Вместе с тем эксперт признает, что в группу лидеров постепенно перемещаются поставщики решений, ранее не претендовавшие на высокие позиции. На взгляд эксперта, данная тенденция говорит о том, что на подходе “вторая волна слияний и поглощений на рынке BI”.

Со своей стороны мы склонны присоединиться в отношении данных Gartner к большинству, и поводы для этого есть; в частности, совсем недавно специалисты одной крупной российской нефтяной компании, рассказывая о реализованном ИТ-проекте, говорили о том, что на предварительном этапе ориентировались на данные соответствующего квадранта Gartner.

Что касается собственно сравнения рынков, то большинство наших экспертов вполне предсказуемо констатировали существенную разницу в состоянии западных рынков BI (американского и западноевропейского) и российского. И основное отличие, несмотря на бурный рост, все-таки заключается в еще недостаточной зрелости нашего рынка.

Филипп Домитеев определяет наше отставание в диапазоне 5—10 лет. Качественное отличие российского рынка, по его мнению, состоит в том, что на Западе BI-проекту всегда предшествует большая подготовительная, методическая работа по проработке реальных бизнес-задач, тогда как в России подготовительный этап зачастую носит декларативный характер. “У нас пока так и не научились сколько-нибудь грамотно считать совокупную стоимость владения BI-решением или инфраструктурой, а об адекватной оценке ROI в большинстве случаев даже говорить не приходится, — утверждает эксперт. — Российские заказчики несколько больше, на мой взгляд, чем их западные коллеги, увлечены брендами и идеей “всё от одного поставщика”, что часто приводит к неадекватной оценке вариантов и потере денег их компаниями”.

Максим Балаш также считает, что развитие и объемы рынка BI существенно различаются на Западе и в странах СНГ. Основное качественное различие, по его мнению, состоит в менталитете потребителя ПО класса “бизнес-аналитика”: западный потребитель уже привык к тому, что такое BI, знает, как работать с бизнес-аналитикой и какой эффект она способна принести для бизнеса. “Первые проекты по внедрению BI у клиента уже состоялись, и системы даже успели устареть, — поясняет Максим Балаш. — Теперь пользователи выходят на новый цикл, разбираясь, чем их не устраивает действующее решение и на какую платформу они хотели бы его заменить”. В отличие от Запада в странах СНГ, считает эксперт, спрос на BI-продукцию сейчас только формируется, хотя и очень интенсивно. Российские заказчики в этом отношении, безусловно, стали более подкованными, констатирует г-н Балаш, но на крупных предприятиях по-прежнему часто приходится сталкиваться с непониманием и неумением считать эффект от внедрения BI. Различие состоит еще и в том, что основными драйверами российского рынка, по его оценке, являются государственные и финансовые структуры, а в Европе и Америке это в первую очередь корпоративный сектор.

Дмитрий Лисогор солидарен с коллегами, но в отличие от представителя компании “Интерпроком” видит очевидные преимущества работы “в единой системе”, ссылаясь при этом на опыт западного бизнеса. “Многие предприятия Западной Европы или Америки имеют комплексную систему автоматизации, — говорит эксперт. — Соответственно большинство пользователей работают в единой системе. Это формирует свой взгляд и на аналитические инструменты: они должны охватывать все данные компании, использовать накопленные исторические данные, позволять большому числу пользователей работать с удобным интерфейсом, подходящим для конкретной роли”. На российском рынке, констатирует г-н Лисогор, пока только формируется потребность в аналитических системах масштаба предприятия, в переходе к единому инструменту “вместо различных аналитических средств на уровне отделов”.

Александр Клименков отмечает, что в последние пять лет на российском рынке в подавляющем большинстве случаев были востребованы задачи формирования стандартной отчетности с элементами OLAP-анализа, и только год-два, как появился серьезный спрос на ПО для прогнозной аналитики. В первую очередь, поясняет он, это связано с тем, что после волны внедрений ERP-решений прошло еще недостаточно времени и заказчики не решили проблем с построением надежных и удобных хранилищ данных. Внедрение же BI-инструментов без источника достоверной информации, как правило, не имеет смысла или заведомо обречено на провал, уверен эксперт. Кроме того, при внедрении BI-инструментов многие заказчики сталкиваются с проблемой недостаточной квалификации персонала. Александр Клименков отметил и ряд общих черт российского и западного рынков, среди которых назвал интерес к мобильной аналитике, облачную модель использования BI, преднастроенный BI-контент и интеграцию с геоинформационными системами (ГИС).

Конкуренция на российском BI-рынке

Несмотря на обилие представленных на российском рынке западных продуктов и большие инвестиционные возможности западных вендоров, российские разработчики вполне успешно конкурируют с ними в ряде областей. На каких направлениях развивается эта конкуренция? Что осложняет работу западных BI-вендоров на российском рынке? Наши эксперты единодушно признают существование серьезной конкуренции, акцентируя внимание на некоторых ее аспектах.

Александр Клименков в качестве очевидного преимущества “российской стороны” отметил то, что российские производители имеют возможность быстрее получать обратную связь от заказчиков и вносить соответствующие улучшения в свои продукты, между тем как в случае с западными вендорами это не всегда возможно. Осложняют конкуренцию “западникам” и определенные проблемы с локализацией ПО: еще пять-шесть лет назад российские компании готовы были мириться с англоязычными интерфейсами программ и документацией, сегодня это “просто неприемлемо”, уверен он. Особенно сложно западным поставщикам решений, которые только сейчас пытаются выйти на российский рынок, говорит эксперт. “Они сталкиваются с проблемой выбора партнеров, — поясняет он. — Ведь все крупные российские системные интеграторы уже имеют в своем продуктовом портфеле ту или иную платформу и не всегда готовы инвестировать ресурсы и время в изучение новых продуктов со схожей функциональностью”. Но у западных вендоров есть большое преимущество перед российскими коллегами, напоминает Александр Клименков: российские производители, как правило, не имеют таких инвестиционных возможностей, что обуславливает более осторожную стратегию россиян в области разработки функциональности BI-платформ.

Дмитрий Лисогор в первую очередь отметил одну существенную проблему, одинаково актуальную как для западных, так и для российских BI-вендоров: если компания не использует лоббистских возможностей, сложности в процессе работы на рынке возникают одинаковые вне зависимости от “прописки” производителя ПО. С чисто технической точки зрения, как видит ситуацию эксперт, существует проблема качества исходных данных, которая приводит к недоверию заказчика к полученным аналитическим отчетам и, как следствие, к снижению потребности в аналитических средствах. Кроме того, добавляет Дмитрий Лисогор, есть и проблема ментального порядка: по-прежнему широко распространено мнение, что “интуиция надежнее”. Вместе с тем, оптимистично отмечает он, проблема качества данных, безусловно, временная, а с повышением качества будет расти и доверие к аналитическим отчетам.

Максим Балаш согласен с коллегой из IBM, что российские поставщики “более мобильны и отзывчивы” (“чтобы в головном офисе мегавендора где-то в Северной Америке было принято решение о доработке продукта в соответствии с запросами пользователей, должно накопиться некое критическое число однотипных заявок”). Зарубежные внедрения, констатирует он, концентрируются преимущественно в корпоративном и банковском секторах. Именно в этом сегменте считается, что автоматизация бизнес-процессов на платформе известного западного вендора повышает капитализацию компании, признает он (отметив попутно, что вхождение PROGNOZ Platform в магический квадрант платформ бизнес-аналитики Gartner позволило изменить этот тренд и значительно повысить доверие потребителей к отечественным BI-разработкам).

Наиболее острую конкуренцию российских и западных производителей Максим Балаш видит в сфере разработки информационно-аналитических систем для руководства: “Это самая понятная задача в любом секторе экономики — возможность консолидации данных и их предоставления в наглядном виде. Сбор и консолидация отчетности, построение аналитических порталов для топ-менеджмента, электронные офисы, управление планово-бюджетным процессом, проектное управление — вот самые высококонкурентные ниши, где мы активно сталкиваемся с зарубежными коллегами, лидерами мирового рынка”.

Российские поставщики между собой конкурируют преимущественно в решениях для госсектора, продолжает г-н Балаш, где западных разработчиков значительно меньше. При этом, добавил он, на BI-рынке есть сферы, где российские поставщики доминируют, а конкуренция со стороны западных компаний на сегодняшний день практически отсутствует. В качестве примера эксперт привёл построение комплексных информационно-аналитических систем по управлению энергетической эффективностью предприятий (в связи с поставленной Правительством РФ задачей снизить к 2020 г. энергопотребление в России на 40%). Решений, поддерживающих этот процесс, отметил эксперт, на рынке почти не существует.

Филипп Домитеев, признавая конкуренцию острой “в стандартных областях”, считает, что “инновационные поставщики, осваивающие актуальные и вместе с тем свободные ниши рынка, всегда найдут своего клиента”. Для примера он назвал облачную BI-платформу Anaplan, успешно претендующую, по его словам, на “территорию”, которую сегодня во многих компаниях занимают MS Excel и Access, а также специализированное облачное решение для операционной аналитики Retail Analytics & Optimization. По оценке г-на Домитеева, это новый рынок, на котором традиционные BI-поставщики в России “пока не могут предложить что-либо простое, красивое и адекватное по цене”.

BI и российское государство

Как и во многих крупных странах, в России самая большая корпорация, у которой самый большой “бизнес” и обороты — это государство. Соответственно самые большие данные, какие только можно себе вообразить, хранятся и циркулируют в государственных структурах, так что где, как не в этой сфере, внедрять и использовать бизнес-аналитику. Наши эксперты уверены, что ситуация в этом направлении развивается позитивно.

Александр Клименков считает, что органы российской государственной власти (наряду с банками и телекоммуникационными компаниями) в последние годы входят в число основных потребителей BI-решений; данное обстоятельство эксперт связывает в первую очередь с курсом руководства страны на модернизацию и эффективное развитие экономики. Кроме того, констатирует он, от министерств и ведомств все чаще требуют не просто формы статистической отёчности, но и расширенного анализа информации, причем в крайне сжатые сроки, что зачастую невозможно без современных инструментов BI.

Ситуацию с использованием бизнес-аналитики в госструктурах считает “хорошей” и Максим Балаш. По его мнению, руководители министерств и ведомств понимают необходимость построения комплексных информационно-аналитических систем, поскольку “им требуются своевременный сбор и консолидация данных из подведомственных учреждений, их понятная визуализация, возможность использования для поддержки принятия решений”. При этом госструктуры предъявляют требования как к надежности систем, безопасности и защищенности данных, так и к оперативности их сбора с различных территорий. Актуальна в госсекторе и задача по оценке влияния на ситуацию тех или иных факторов, считает представитель компании “Прогноз” (например, как скажется на стоимости топлива и развитии экономики строительство в регионе нефтеперерабатывающего завода). “Самый качественный рывок, который можно отметить в этом секторе, это построение публичных порталов, — констатирует эксперт. — В прошлом году мы реализовали ряд проектов в интересах Правительства Москвы, в том числе известный ресурс “Открытый бюджет”. И теперь уже в субъектах федерации чиновники понимают, что необходимо создавать инструменты оперативного взаимодействия с населением и делать свою работу более прозрачной”.

И снова о расчетах в оперативной памяти и облаках

Мы знаем, что технологию расчетов в оперативной памяти (in-memory) одни компании (например, SAP) считают революционной, но многие другие в силу различных причин — рядовой, не имеющей большого значения, и даже отказывают ей в праве именоваться инновационной технологией.

Александр Клименков уверен, что существует целый ряд задач, где использование данной технологии показывает очень хорошие результаты, принося реальную ценность бизнесу заказчика (в частности, эксперт сослался на положительные результаты проекта, реализованного на базе IBM Cognos TM1 для ситуационного анализа данных в режиме реального времени в связке с ГИС-сервером заказчика). Вместе с тем, говорит он, этой технологии уделяется слишком много внимания, ведь “это всего лишь один из способов хранения информации”. Представитель IBM отмечает, что все поставщики понимают данный термин по-разному.

Подозрение Александра Клименкова насчет того, что даже специалисты под термином “расчеты in-memory” подразумевают несколько различающиеся технологии, нашло отражение в том числе и в ответах экспертов, которые мы получили при подготовке этого обзора.

Дмитрий Лисогор констатирует возможность мгновенной обработки данных при расчетах in-memory, а также использования единых данных как для транзакций, так и для выполнения анализа на лету с любой степенью детальности, без агрегирования данных и (обратим внимание наших читателей) без “временных отставаний между данными реальными и доступными для анализа”.

А вот Максим Балаш, безусловно признавая, что задача ускорения обработки данных за счет их загрузки в оперативную память востребована и “популярна”, вместе с тем, в отличие от своего коллеги из SAP, считает, что эта технология “предполагает дублирование некого объема информации, поэтому ее минусом является снижение актуальности данных”. “Если в исходном массиве данных что-то поменялось, надо вручную или автоматически производить обновление кэшированного сегмента, и в любом случае неизбежна какая-то задержка по времени”, — поясняет свой взгляд на расчеты в оперативной памяти Максим Балаш. Поэтому, на его взгляд, технология эта в большей степени подходит для аналитической деятельности, нежели чем для операционной: с ее помощью удобно обрабатывать большие объемы информации, рассчитывать агрегированные значения, вычисляемые показатели. Если же возникают существенные требования к актуальности информации, полагает г-н Балаш, технология расчетов in-memory менее удобна для использования. “В нашем случае, — говорит представитель компании “Прогноз”, — это просто одна из опций PROGNOZ Platform, которая может быть включена пользователем по своему усмотрению и даже без нашего участия”.

Филипп Домитеев настроен в отношении особенностей и возможностей расчетов in-memory максимально категорично, считая абсолютно правильным прагматичный подход. Эксперт высказал предположение, что технология in-memory (как и любые другие технологии) вообще не востребована бизнесом, который интересует только то, как “работается с этим решением”, а какие именно при этом задействованы технологии, бизнес знать не желает, если у решения — приемлемая совокупная стоимость владения.

Заметим, что наверняка каждая из представленных точек зрения наших экспертов при кажущейся противоречивости подтверждена практикой, а значит, имеет право на жизнь и на обсуждение. Со своей стороны заметим, что в России масштабных проектов внедрения подобной технологии реализовано пока немного, по всей видимости — единицы. Но вместе с тем осенью прошлого года об одном таком проекте (на базе продукта SAP HANA) рассказали представители российской компании “Сургутнефтегаз”, которые довольны результатами внедрения как в части новых функциональных возможностей аналитики, так и в плане совокупной стоимости владения решением.

Что касается облачных технологий в применении к бизнес-аналитике, то здесь наши эксперты были практически единодушны: серьезный спрос со стороны заказчика на такой симбиоз технологий пока еще является делом будущего, хотя и не такого далекого. Сегодня, как считает Максим Балаш, повышенный интерес вызывают облачные приложения, решающие “какие-то конкретные и понятные пользователю задачи, обеспечивающие удаленную или совместную работу с данными”; при этом он подчеркнул, что в продуктовой линейке его компании уже есть продукты, востребованные вузами, предприятиями малого и среднего бизнеса. Александр Клименков считает серьезным сдерживающим фактором на данном направлении неготовность заказчиков передавать свои данные за пределы предприятия из серьезных опасений по поводу их сохранности. Он прогнозирует “безусловный взрывной рост” данного сегмента через два-три года, а пока “компании ждут первые истории успеха”. Филипп Домитеев тоже констатирует “сверхосторожное” отношение российских заказчиков к облачным BI-решениям и предполагает, что в России ситуация изменится (в корпоративном сегменте) только к 2015—2020 гг.